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tiktoken
是OpenAI开发的一种BPE分词器。
给定一段文本字符串(例如,"tiktoken is great!"
)和一种编码方式(例如,"cl100k_base"
),分词器可以将文本字符串切分成一系列的token(例如,["t", "ik", "token", " is", " great", "!"]
)。
将文本字符串切分成token非常有用,因为GPT模型看到的文本就是以token的形式呈现的。知道一段文本字符串中有多少个token可以告诉你(a)这个字符串是否对于文本模型来说太长了而无法处理,以及(b)一个OpenAI API调用的费用是多少(因为使用量是按照token计价的)。
编码方式规定了如何将文本转换成token。不同的模型使用不同的编码方式。
tiktoken
支持OpenAI模型使用的三种编码方式:
编码名称 | OpenAI模型 |
---|---|
cl100k_base |
gpt-4 , gpt-3.5-turbo , text-embedding-ada-002 |
p50k_base |
Codex模型, text-davinci-002 , text-davinci-003 |
r50k_base (或 gpt2 ) |
像 davinci 这样的GPT-3模型 |
你可以使用 tiktoken.encoding_for_model()
获取一个模型的编码方式,如下所示:
encoding = tiktoken.encoding_for_model('gpt-3.5-turbo')
注意,p50k_base
与 r50k_base
有很大的重叠,对于非代码应用,它们通常会产生相同的token。
对于 cl100k_base
和 p50k_base
编码方式:
对于 r50k_base
(gpt2
) 编码方式,许多语言都提供了分词器。
(OpenAI对第三方库不做任何背书或保证。)
在英语中,token的长度通常在一个字符到一个单词之间变化(例如,"t"
或 " great"
),尽管在某些语言中,token可以比一个字符短或比一个单词长。空格通常与单词的开头一起分组(例如," is"
而不是 "is "
或 " "
+"is"
)。你可以快速在 OpenAI分词器 检查一段字符串如何被分词。
tiktoken
!pip install --upgrade tiktoken
Requirement already satisfied: tiktoken in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (0.6.0)
Requirement already satisfied: regex>=2022.1.18 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from tiktoken) (2023.12.25)
Requirement already satisfied: requests>=2.26.0 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from tiktoken) (2.31.0)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (3.6)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (2.2.1)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (2024.2.2)
tiktoken
import tiktoken
使用tiktoken.get_encoding()
按名称加载编码。
第一次运行时,它将需要互联网连接进行下载。后续运行不需要互联网连接。
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
使用tiktoken.encoding_for_model()
函数可以自动加载给定模型名称的正确编码。
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
encoding.encode()
The .encode()
method converts a text string into a list of token integers.
encoding.encode("tiktoken is great!")
[83, 1609, 5963, 374, 2294, 0]
通过计算.encode()
返回的列表的长度来统计token数量。
def num_tokens_from_string(string: str, encoding_name: str) ->
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